建筑施工工地電纜被盜是一個(gè)令人頭疼的老問(wèn)題，公司利用生產(chǎn)樓層呼叫器的無(wú)線(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，成功解決了該技術(shù)難題，令竊賊無(wú)從下手。

人臉識(shí)別：業(yè)界*
1、識(shí)別率更高
比以色列face.com 人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率高 25%比國(guó)內(nèi)某知名人臉識(shí)別商用系統(tǒng)準(zhǔn)確率高55%
2、識(shí)別速度更快
單臺(tái)服務(wù)器每秒可完成1500 萬(wàn)次人臉比對(duì)在移動(dòng)終端上人臉檢測(cè)幀率是 Google 的 3 倍
3、對(duì)人臉容忍度更高
人臉姿態(tài)變化30 度內(nèi)可識(shí)別，60 度內(nèi)可檢測(cè)人臉大小低50 像素可識(shí)別，28 像素可檢測(cè)
4、在海量（百萬(wàn)級(jí)以上）人臉庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景下，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 92%
識(shí)別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發(fā)型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內(nèi)，依舊可以保持 90%以上的識(shí)別準(zhǔn)確率。

人臉識(shí)別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成：
人臉檢測(cè)。人臉檢測(cè)器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。
人臉對(duì)齊。人臉對(duì)齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點(diǎn)來(lái)縮放和裁剪人臉圖像。這個(gè)過(guò)程通常需要使用一個(gè)特征點(diǎn)檢測(cè)器來(lái)尋找一組人臉特征點(diǎn)，在簡(jiǎn)單的 2D 對(duì)齊情況中，即為尋找適合參考點(diǎn)的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點(diǎn)對(duì)齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對(duì)齊算法(如 [16])還能實(shí)現(xiàn)人臉正面化，即將人臉的姿勢(shì)調(diào)整到正面向前。
人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會(huì)被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱(chēng)為模板(template)。理想情況下，同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中，兩個(gè)模板會(huì)進(jìn)行比較，從而得到一個(gè)相似度分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個(gè)主體的可能性。

功能模塊：
人臉捕獲與跟蹤
人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測(cè)出人像并將人像從背景中分離出來(lái)，并自動(dòng)地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù)，當(dāng)*的人像在攝像頭拍攝的范圍內(nèi)移動(dòng)時(shí)自動(dòng)地對(duì)其進(jìn)行跟蹤。

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